PyTorch | 02 快速入门
- 1 安装与配置
- 1.1 安装PyTorch
- 使用pip安装
- 使用conda安装
- 从源码编译安装
- 使用Docker部署
- Windows 用户安装PyTorch
- 1.2 学习环境配置
- IPython
- Jupyter Notebook
- 2 PyTorch入门第一步
- 2.1 Tensor
- 2.2 Autograd：自动微分
- 2.3 神经网络
- 2.4 小试牛刀：CIFAR-10分类
1 安装与配置
1.1 安装PyTorch
PyTorch0.3版本，同时兼容Python2和python3，并全部在python2环境中运行得到了最终结果，在Python3环境测试未报错，但不保证得到和python2 环境一致的结果。
使用Linux 作为开发环境。
使用pip安装
使用conda安装
从源码编译安装
使用Docker部署
Windows 用户安装PyTorch
PyTorch官方尚不支持Windows平台，推荐先在Windows中安装linux虚拟机，或者使用双系统。
【博主目前windows系统，所以等配置好了双系统，再更新前面四个部分的内容】
1.2 学习环境配置
从事科学计算相关工作时，IPython和Jupyter是两个必不可少的工具。
IPython
IPython是一个交互式计算系统，增强版的python shell，提供强大的REPL（交互式解析器）功能。
安装IPython ：
pip2 install ipython==5.1 # python2 用户
pip install ipython # python3 用户 默然安装最新版安装完成之后，在命令行输入ipython 即可启动IPython
使用exit命令或者按“Ctrl+D” 即可退出IPython。
IPython的常用功能：
- 自动补全。 按下tab键。
- 内省。 指在runtime时获得一个对象的全部类型信息。输入一个函数或者模块之后，接着输入？ 可看到它对应的帮助文档。
- 输入两个问号？？，可查看这个对象的源码，限用python源码。
- 快捷键。
- 魔术方法。 特殊命令 以% 开头。 魔术方法也支持自省。
- 粘贴。
- 使用IPython进行调试。 IPython的调试器ipdb 增强了pdb，提供了诸多使用功能。如下所示，进入pdb的最快方式是使用魔术命令%debug，此时可以直接跳到报错的代码处。调试命令表如下。
- tab自动补全
- 语法高亮
如果在IPython之外使用debug功能，需要安装ipdb（pip install ipdb），而后在需要进入调试的地方加上如下代码即可。
import ipdb
ipdb.set_trace()则程序运行到这一步时，会自动进入debug模式。
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 是一个交互式笔记本，前身是IPython Notebook。
现支持运行40多种编程语言。
推荐Jupyter Notebook的原因：
- 更美观的界面。
- 更好的可视化支持。与web技术深度融合
- 方便远程访问。
安装 只需要一条pip命令。
pip install jupyter在命令行输入 jupyter notebook 就可以启动。此时浏览器会自动弹出，并打开jupyter主界面，也可以手动打开浏览器，输入 http://127.0.0.1:8888访问jupyter，界面如下。
右上角 new 可以新建Notebook，在In[] 后面的编辑区输入代码，按“Ctrl+Enter” 快捷键，即可运行代码。如下图所示。
远程访问服务器的方法【书P28页】
jupyter 的使用和IPython极为类似，前面介绍的IPython的使用技巧都Jupyter都适用。 但它的快捷键与IPython有较大的不同
另外 Jupyter还支持markdown、html、各种可视化等。
2 PyTorch入门第一步
2.1 Tensor
Tensor 是PyTorch中的重要数据结构，是一个高维数组。
可以是标量、向量、矩阵，甚至更高维的数组。
Tensor和numpy 的ndarrays类似，但Tensor可以使用GPU加速。
Tensor的使用和numpy以及Matlab的接口十分相似。
使用举例：
**支持tuple的所有操作。**如x.size()[0]。
【未完待续…… 】
2.2 Autograd：自动微分
2.3 神经网络
2.4 小试牛刀：CIFAR-10分类
